Künstliche Intelligenz: ein moderner Ansatz
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| Format: | Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
München
Pearson
[2023]
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Inhaltsverzeichnis Vorwort 15 Über die Autoren 20 I Künstliche Intelligenz Kapitel 1 Einleitung 21 1.1 Was ist KI?. 22 1.2 Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz . 27 1.3 Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz. 39 1.4 State of the Art. 50 1.5 Risiken und Nutzen der KI. 54 Bibliografische und historische Anmerkungen. 59 Kapitel 2 Intelligente Agenten 6i 2.1 Agenten und Umgebungen. 62 2.2 Gutes Verhalten: das Konzept der Rationalität . 64 2.3 Arten von Umgebungen. 68 2.4 Die Struktur von Agenten. 73 Bibliografische und historische Anmerkungen. 88 II Problemlosen Kapitel 3 Problemlosen durch
Suchen 91 3.1 Problemlösende Agenten. 92 3.2 Beispielprobleme . 95 3.3 Suchalgorithmen. 100 3.4 Uninformierte Suchstrategien. 105 3.5 Informierte (heuristische) Suchstrategien. 114 3.6 Heuristische Funktionen. 128 Bibliografische und historische Anmerkungen. 137
Kapitel 4 Suche in komplexen Umgebungen 141 4.1 Lokale Suche und Optimierungsprobleme. 142 4.2 Lokale Suche in stetigen Räumen. 151 4.3 Suche mit nichtdeterministischen Aktionen. 154 4.4 Suche in teilweise beobachtbaren Umgebungen. 158 4.5 Onlinesuchagenten und unbekannte Umgebungen. 167 Bibliografische und historische Anmerkungen. 175 Kapitel 5 Adversariale Suche und Spiele 179 5.1 Spieltheorie. 180 5.2 Optimale Entscheidungen in Spielen. 182 5.3 Heuristische Alpha-Beta-Baumsuche . 189 5.4 Monte-Carlo-Baumsuche. 195 5.5 Stochastische Spiele. 199 5.6 Teilweise beobachtbare Spiele. 203 5.7 Einschränkungen von Spiel-Suchalgorithmen
. 208 Bibliografische und historische Anmerkungen. 211 Kapitel 6 217 Constraint-Satisfaction-Probleme 6.1 Definieren von Constraint-Satisfaction-Problemen. 218 6.2 Constraint-Propagation: Inferenz in CSPs. 223 6.3 Backtracking-Suche für CSPs . 229 6.4 Lokale Suche für CSPs. 236 6.5 Die Struktur von Problemen . 238 Bibliografische und historische Anmerkungen. 243 III Wissen, Schlussfolgerungen und Planen Kapitel 7 Logische Agenten 247 7.1 Wissensbasierte Agenten. 7.2 Die Wumpus-Welt. 250 7.3 Logik. 7.4 Aussagenlogik: Eine sehr einfache
Logik. 257 7.5 Theorembeweise in der Aussagenlogik. 262 7.6 Effektives Model Checking in der Aussagenlogik . 273 7.7 Agenten auf der Basis von Aussagenlogik. 278 Bibliografische und historische Anmerkungen. 289 249 254
Kapitel 8 293 Prädikatenlogik 8.1 Repräsentation. 8.2 Syntax und Semantik der Prädikatenlogik. 299 8.3 Anwenden der Prädikatenlogik. 309 8.4 Wissensmodellierung in der Prädikatenlogik. 316 Bibliografische und historische Anmerkungen. 323 Kapitel 9 325 Inferenz in der Prädikatenlogik 294 9.1 Aussagenlogische und prädikatenlogischeInferenz. 326 9.2 Unifikation und prädikatenlogische Inferenz. 328 9.3 Vorwärts Verkettung. 332 9.4 RückwärtsVerkettung. 339 9.5 Resolution. 345 Bibliografische und historische Anmerkungen. 358 Kapitel 10 Յ6Յ Wissensrepräsentation 10.1 Ontologie-
Engineering. 364 10.2 Kategorien und Objekte. 367 10.3 Ereignisse. 373 10.4 Mentale Objekte und Modallogik . 377 10.5 Schlussfolgerungssysteme für Kategorien. 380 . 384 Bibliografische und historische Anmerkungen. 390 10.6 Schlussfolgern mit Default-Informationen Kapitel 11 Automatisches Planen 397 11.1 Klassisches Planen. 398 11.2 Algorithmen für klassisches Planen. 402 11.3 Heuristiken für Planungsprobleme. 407 11.4 Hierarchisches Planen . 411 11.5 Planen und Agieren in nichtdeterministischen Domänen. 420 11.6 Zeitabläufe
und Ressourcen planen. 430 11.7 Analyse von Planungsansätzen . 434 Bibliografische und historische Anmerkungen. 436
IV Unsicheres Wissen und Schlussfolgern Kapitel 12 Quantifizieren von Unsicherheit 441 12.1 Handeln unter Unsicherheit . 442 12.2 Grundlegende Notation der Probabilistik . 446 12.3 Inferenz mithilfe vollständiger gemeinsamer Verteilungen. 453 12.4 Unabhängigkeit. .*. 455 12.5 Die Bayes’sche Regel und ihre Anwendung. 457 12.6 Naive Bayes-Modelle. 461 12.7 Eine erneute Betrachtung der Wumpus-Welt. 462 Bibliografische und historische Anmerkungen. 468 Kapitel 13 Probabilistisches Schlussfolgern 471 13.1 Wissensrepräsentation in einer unsicheren Domäne . 472 13.2 Die Semantik Bayes’scher Netze . 474 13.3 Exakte Inferenz in Bayes’schen Netzen. 488 13.4 Approximative Inferenz für Bayes’sche
Netze. 496 13.5 Kausale Netze. 511 Bibliografische und historische Anmerkungen. 516 Kapitel 14 523 Probabilistisches Schlussfolgern über die Zeit 14.1 Zeit und Unsicherheit. 14.2 Inferenz in Zeitmodellen. 528 14.3 Hidden-Markov-Modelle . 536 14.4 Kalman-Filter. 542 14.5 Dynamische Bayes’sche Netze . 549 Bibliografische und historische Anmerkungen. 562 Kapitel 15 Probabilistische Programmierung 524 565 15.1 Relationale Wahrscheinlichkeitsmodelle. 567 15.2 Wahrscheinlichkeitsmodelle mit offenem Universum. 573 15.3 Eine komplexe Welt verfolgen
. 581 15.4 Programme als Wahrscheinlichkeitsmodelle. 585 Bibliografische und historische Anmerkungen. 590
Kapitel 16 Einfache Entscheidungen 595 16.1 Überzeugungen und Wünsche unter Unsicherheit. 596 16.2 Grundlage der Nutzentheorie . 597 16.3 Nutzenfunktionen. 601 16.4 Nutzenfunktionen mit Mehrfachattributen. 609 16.5 Entscheidungsnetze. 614 16.6 Der Wert von Informationen . 616 16.7 Unbekannte Präferenzen. 623 Bibliografische und historische Anmerkungen. 628 Kapitel 17 633 Komplexe Entscheidungen 17.1 Sequenzielle Entscheidungsprobleme. 634 17.2 Algorithmen für MDPs. 645 17.3 Bandit-Probleme. 653 17.4 Teilweise beobachtbare
MDPs. 661 17.5 Algorithmen zum Lösen von POMDPs. 663 Bibliografische und historische Anmerkungen. 669 Kapitel 18 673 Entscheidungen in Multiagentenumgebungen 18.1 Eigenschaften von Multiagentenumgebungen. 674 18.2 Nicht kooperative Spieltheorie. 680 18.3 Die kooperative Spieltheorie. 702 18.4 Kollektiventscheidungen treffen. 709 Bibliografische und historische Anmerkungen. 724 V Maschinelles Lernen Kapitel 19 Lernen aus Beispielen 729 19.1 Lernformen . 730 19.2 Überwachtes Lernen. 732 19.3 Lernen von Entscheidungsbäumen. 736 19.4 Modellauswahl und
Optimierung. 745 19.5 Die Theorie des Lernens . 752 19.6 Lineare Regression und Klassifikation . 756 19.7 Nichtparametrische Modelle. 767 19.8 Ensemble-Lernen . 777 19.9 Entwicklung von Systemen für maschinelles Lernen. 785 Bibliografische und historische Anmerkungen. 797
Kapitel 20 Lernen probabilistischer Modelle воз 20.1 Statistisches Lernen. 804 20.2 Lernen mit vollständigen Daten. 807 20.3 Lernen mit verborgenen Variablen: der EM-Algorithmus. 821 Bibliografische und historische Anmerkungen. 830 Kapitel 21 Deep Learning 833 21.1 Einfache Feedforward-Netze. 835 21.2 Berechnungsgraphen für Deep Learning . 840 21.3 Convolutional Neural Networks. 844 21.4 Algorithmen lernen. 849 21.5 Generalisierung. 853 21.6 Rekurrente neuronale Netze. 857 21.7 Unüberwachtes Lernen und Transfer Learning. 860 21.8
Anwendungen. 867 Bibliografische und historische Anmerkungen. 870 Kapitel 22 Reinforcement Learning 875 22.1 Aus Вelohnungen lernen. 876 22.2 Passives Reinforcement Learning. 878 22.3 Aktives Reinforcement Learning. 884 22.4 Generalisierung beim Reinforcement Learning. 890 22.5 Strategiesuche . 897 22.6 Apprenticeship Learning und Inverse Reinforcement Learning. 900 22.7 Anwendungen von Reinforcement Learning. 903 Bibliografische und historische Anmerkungen. 907 VI Kommunikation, Wahrnehmung und Aktion Kapitel 23 Natürliche Sprachverarbeitung 911 23.1 Sprachmodelle. 912 23.2
Grammatik. 923 23.3 Parsen. 925 23.4 Erweiterte Grammatiken. 931 23.5 Komplikationen der realen natürlichen Sprache. 936 23.6 Aufgaben in natürlicher Sprache. 939 Bibliografische und historische Anmerkungen. 942
Deep Learning für die Verarbeitung natürlicher Sprache 947 24.1 Worteinb ettungen. 948 24.2 Rekurrente Neuronale Netze für NLP . 952 24.3 Sequenz-zu-Sequenz-Modelle. 956 24.4 Die Transformerarchitektur . 961 24.5 Vortraining und Transfer Learning. 963 24.6 Stand der Technik. 968 Bibliografische und historische Anmerkungen. 971 Kapitel 25 975 Kapitel 24 Computer Vision 25.1 Einleitung. 976 25.2 Bildaufbau. 977 25.3 Einfache Bildeigenschaften . 983 25.4 Bilder klassifizieren. 991 25.5
Erkennen von Objekten. 994 25.6 Die 3-D-Welt. 997 25.7 AnwendungenderComputerVision. 1002 Bibliografische und historische Anmerkungen. 1016 Kapitel 26 Robotik 1021 26.1 Roboter . 1022 26.2 Roboterhardware. 1023 26.3 Welche Art von Problem löst die Robotik?. 1027 26.4 Roboterwahrnehmung . 1028 26.5 Planung und Kontrolle. 1036 26.6 Planung unsicherer Bewegungen. 1054 26.7 Reinforcement Learning in der Robotik. 1057 26.8 Menschen und Roboter
. 1059 26.9 Alternative Robotik-Frameworks. 1067 26.10 Anwendungsbereiche. 1070 Bibliografische und historische Anmerkungen. 1075 VII Fazit Kapitel 27 Philosophie, Ethik und Sicherheit der Kl 108I 27.1 Die Grenzen der KI. 1082 27.2 Können Maschinen wirklich denken?. 1085 27.3 Ethik der KI. 1087 Bibliografische und historische Anmerkungen. 1109
Kapitel 28 Die Zukunft der Kl 1115 28.1 Kl-Komponenten. 1116 28.2 Kl-Architekturen. 1123 Anhang A Mathematischer Hintergrund 1127 A.l Komplexitätsanalyse und O()-Notation. 1128 A.2 Vektoren, Matrizen und lineare Algebra. 1130 A.3 Wahrscheinlichkeitsverteilungen . 1132 Bibliografische und historische Anmerkungen. 1134 Anhang В Hinweise zu Sprachen und Algorithmen 1135 B.l Sprachen mit Backus-Naur-Form (BNF) definieren. 1136 B.2 Algorithmen mit Pseudocode beschreiben. 1137 B.3 Ergänzendes Onlinematerial. 1138 Literaturverzeichnis изә Index 1209 Namensregister 1238 |
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Inhaltsverzeichnis
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Teilbibliothek Mathematik & Informatik
| Signatur: |
0102 DAT 700 2001 A 29155(4) Lageplan |
|---|---|
| Exemplar 1 | Ausleihbar Am Standort |
| Exemplar 2 | Ausleihbar Am Standort |